Coalitions

Les coalitions sont utilisées dans plusieurs domaines : la politique avec les coalitions entre les partis [21], la médecine avec les équipes de garde et pour autres travaux collaboratifs [93], les forces militaires formées par des armées de plusieurs pays [183], l’industrie, etc.

Le transport industriel des produits est fait à travers un ensemble de tâches suscitant la coopération et la collaboration de plusieurs ressources pour sa réalisation. Des coalitions qui sont alors une forme d’entente entre plusieurs ressources peuvent être formées pour mener à bien la mission de transport. Au sein d’une coalition des règles internes doivent être suivies pour garantir la synchronisation et la coordination entre les différentes ressources : C’est la collaboration [89]. Par ailleurs, les membres d’une équipe doivent également prêter une attention particulière aux règles externes, pour permettre la coha-bitation avec d’autres ressources ou équipes : C’est la coopération [73]. Par exemple deux AGVs appartenant à des coalitions différentes, coopèrent pour s’éviter mutuellement en cas de croisement.

La compréhension du principe de coalition passe nécessairement par une meilleure appréhension de la coopération et la collaboration entre ressources. La suite de cette section apporte plus d’éclaircissement sur ces deux termes et survole également plusieurs travaux ayant utilisé et démontré l’intérêt de faire travailler en équipe des ressources de même nature (coalition entre ro-bots) et de natures différentes (coalition entre humains et roro-bots).

2.7.1 Coopération

Les études basées sur la coopération ont pour but, de développer des tech-niques de raisonnement et des connaissances dont les entités ont besoin pour la résolution de problèmes complexes. La coopération est nécessaire dans le cas où une entité ne dispose pas suffisamment d’expertise ou d’informations pour venir à bout d’un problème [48]. Durfee et al. [48], trouve un objectif générique quadruple à la coopération :

(i) Accroître le temps d’accomplissement des tâches à travers le parallé-lisme.

(ii) Augmenter le nombre de tâches réalisables par le partage d’expertise, information, matériels physiques, etc.

(iii) Diminuer l’interférence entre les tâches en évitant les interactions nui-sibles.

(iv) Augmenter la probabilité d’achèvement des tâches en entreprenant plu-sieurs méthodes pour les effectuer.

2.7.1.1 Différence entre coopération et collaboration

La coopération et la collaboration sont souvent utilisés à tort comme étant identiques. Néanmoins, une différence existe entre les deux termes que ce soit sur les plans socio-politique, économique et industriel. Cependant, les

2.7. Coalitions 51 deux termes sont utilisés à juste titre pour évoquer un travail collectif, de deux ou plusieurs entités ou organismes travaillant ensemble.

Shirley Hord [73], considère la coopération et la collaboration comme deux

concepts différents mais pouvant être complémentaires des fois. Selon lui, on parle de coopération lorsque deux individus ou organisation trouvent un ac-cord mutuel, pour des intérêts pouvant être différents. Par ailleurs, la collabo-ration intervient lorsque le travail vise à atteindre un but commun. Il illustre ses propos par plusieurs exemples sociaux. Comme deux équipes de football se mettant en accord pour jouer un match tout en respectant les règles de jeu, ce qui serait une coopération entre les deux équipes. Chaque équipe dis-pose de son objectif qui est de remporter la partie. Les membres d’une même équipe collaborent pour atteindre ce but final qui est la victoire. Le mariage peut aussi être considéré comme une forme de collaboration car le couple vise un ou plusieurs objectifs communs. La crise pandémique de la COVID-19 a nécessité la coopération et la collaboration de plusieurs gouvernements du monde pour réduire la propagation et gérer au mieux les personnes affec-tées [86].

Dans son article dédié à la différence entre collaboration et coopération, Olga

Kozar [89] situe la différence entre les deux concepts au niveau des

objec-tifs attendus. Dans une activité collaborative, deux ou plusieurs éléments forment un groupe pour effectuer un travail parvenant ainsi à un objectif commun grâce à un ensemble d’apports individuels. Elle implique, une inter-action, négociation, coordination et discussion entre les éléments collaborant. La coopération quant à elle consiste à travailler ensemble indépendamment des objectifs de chacun.

Le travail coopératif est une tâche divisible, dont chaque participant est res-ponsable de la résolution d’une portion du problème tandis que la collabora-tion est une coordinacollabora-tion des efforts de chaque participant pour la résolucollabora-tion d’un problème [141].

2.7.2 Coalitions robotiques

Une coalition robotique se définit comme un groupe de robots, combinant leurs capacités afin d’exécuter une tâche que chacun d’entre eux ne peut pas exécuter seul [156]. Il est en général difficile pour un seul robot d’exécuter une tâche d’une nature complexe, d’où la nécessité de former des coalitions. La figure 2.23 illustre la nécessité et le principe de formation de coalition par des robots. Trois tâches consistant à former des couleurs (jaune, blanche, marron) doivent être faites. Des robots pouvant chacun générer une des trois couleurs primaires (rouge, vert et bleu) sont en charge de la réalisation des tâches. Aucun des robots ne dispose des capacités requises pour effectuer une tâche intégralement. Néanmoins, en combinant leurs expertises d’une

façon proportionnée (Chaque couleur sur la figure 2.23 correspond à une

quantité de couleur bien définie, illustrée par la taille des robots sur la fi-gure), ils pourront y parvenir. C’est ainsi que les robots rouge et vert ont formé une équipe pour accomplir la tâche 1, qui consiste à réaliser du jaune. Il est quand même important de noter que les robots formant les trois cou-leurs primaires peuvent réaliser l’ensemble des tâches présentées et même au delà, tant qu’elles consisteront à former des couleurs. Ainsi dans un système

Tâche 1 : Former couleur jaune Tâche 2 : Former couleur blanche Tâche 2 : Former couleur marron Tâches à réaliser Robots disponibles o

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Equipe pour tâche 2

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Equipe pour tâche 3

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Equipe pour tâche 1

FIGURE2.23 – Exemple de formation de coalitions pour la réalisation de tâches

complexes

de coalition les exigences des tâches doivent être comprises dans la fusion des compétences d’un groupe ou de l’ensemble des robots. Toute tâche qui ne remplit pas cette condition ne pourra pas être réalisée, à moins d’ajouter des robots pouvant satisfaire le besoin. De nombreux travaux de recherche ont porté sur la formation de coalitions de robots, connue comme un pro-blème de type NP-Hard [146], [49].

Gerkey et al. [56] ont analysé le problème d’assignation de tâche multi-robots en proposant une répartition et taxonomie des problèmes traités. Ainsi les problèmes récurrents sont :

• Assignation de tâches uniques ou multiples : Spécifie le nombre de tâches que chaque robot est capable de gérer simultanément (Une ou plusieurs tâches à la fois).

• Allocation mono ou multi-robots par tâche : Détermine la complexité des tâches, en spécifiant si chaque tâche est capable d’être traitée par un seul robot ou si un groupe de robots est exigé.

• Assignation simultanée ou étendue dans le temps : Le premier cas concerne l’ordonnancement dynamique des robots et intervient lors-qu’une visibilité des robots et des tâches sur le long terme est inconnue. Dans la seconde, l’ensemble des paramètres sont connus.

Le problème de formation de coalition robotique intervient lorsqu’on sou-haite assigner une tâche unique à un groupe de robots que ce soit en temps réel ou en statique, ce qui correspond à des combinaisons de plusieurs pro-blèmes de la répartition de Gerkey et al. [56].

Dans [137], un problème de coalition multi-robots est abordé et une approche centralisée, basée sur un GA, est utilisée pour le résoudre. Un robot central,

2.7. Coalitions 53 qui a des connaissances sur les autres robots, dirige la coordination entre les robots pour effectuer des tâches. Toutefois, le modèle reste générique car il ne précise pas la nature et la complexité des tâches. Dans [185], une approche hybride pour la coalition de plusieurs robots est utilisée pour les tâches déli-cates (missions de sauvetage ou environnement dangereux). La méthode vise à maximiser le nombre de tâches accomplies par la coalition tout en minimi-sant l’énergie consommée.

Un autre algorithme de coalition multi-robots dans le même domaine d’ap-plication (missions de sauvetage) est présenté dans [114]. Plusieurs contraintes comme le niveau de batterie, les exigences de capacité des tâches et les contrain-tes de localisation sont prises en compte dans la formation de coalition. Par exemple, en fonction de la durée possible d’une tâche, un niveau de batterie minimum peut être exigé pour intégrer le groupe (ou la coalition). Le nombre de robots pouvant faire partie d’une coalition est également limité. Cette res-triction pourrait être un inconvénient pour d’autres domaines comme l’in-dustrie, qui peut comprendre des tâches nécessitant l’intervention de plu-sieurs ressources en même temps. Ainsi, cette contrainte restreint l’utilisation de l’approche dans d’autres domaines.

Dans [49] un algorithme permettant d’assigner des tâches à un ensemble de

robots mobiles par le principe de coalition est présenté. La fonction objec-tive vise à minimiser la distance parcourue par les robots. Le travail se base sur la supposition que le nombre robots mobiles doit toujours être supérieur au nombre de tâches à assigner. Aussi le nombre de robots requis dans une coalition est prédéfini, et la somme des nombres de robots requis par chaque tâche équivaut au nombre total de robots. En d’autres termes, chaque robot est utilisé dans une seule tâche. Ceci conduit à une utilisation non optimisée des robots car pour des tâches similaires, un robot aurait pu intervenir dans plusieurs coalitions.

2.7.3 Coalitions humains robots

Le concept fondamental d’une coalition est d’unir des compétences pour augmenter les chances de réalisation d’une tâche ou d’exceller dans l’exé-cution. Les robots en combinant leurs fonctionnalités parviennent à réaliser efficacement un grand nombre de tâches complexes. En effet les robots sont capables de se déplacer rapidement, de porter de lourdes charges et sont im-munisés contre la fatigue. Par contre, les humains en plus d’être nativement multi-tâches disposent d’une faculté anticipatoire, à évoluer dans des envi-ronnements non-structurés ou développer une conscience face à certaines si-tuations [138]. De plus, comme démontré dans la section2.6.6, il est souvent indispensable de faire appel aux opérateurs humains dans la réalisation de certaines tâches.

C’est dans ce cadre que l’expertise des humains est combinée à celle des ro-bots pour une meilleure exécution des tâches complexes.

Smirnov et al. [155] se sont intéressé au problème de formation de coalition incluant les humains et les robots. Ainsi, une approche basée sur un méca-nisme ontologique d’échange d’information permet la création de coalition entre robots mobiles uniquement ou entre robots mobiles et opérateurs hu-mains. Les coalitions sont formées au besoin, et la ressource initiatrice de la

coalition exprime son besoin dans une sorte de tableau de bord commun. La ressource pouvant satisfaire le besoin forme d’abord une coalition vir-tuelle avec l’initiatrice (La ressource ayant spécifié le besoin) dans le tableau de bord avant de descendre vers une coalition physique au niveau des res-sources. Bien que le domaine d’application de l’approche reste générique, un exemple d’évitement d’obstacle est donné.

Sangseok et al. [186] présentent une étude sur les coalitions formées par les humains et les robots, notamment sur l’impact d’avoir des sous-groupes dans une même équipe dû à la préférence des humains pour certains robots. Tang et al. [164] partent du principe que les robots et les humains disposent de capacités différentes et peuvent donc former des coalitions et échanger des informations pour accomplir des tâches. Ainsi, ils se sont focalisés sur certaines difficultés que peuvent engendrer ce travail collaboratif, tout en proposant des solutions permettant d’y remédier.

Le travail présenté dans [99] présente une approche distribuée permettant

l’intégration de robots industriels pour travailler en équipe avec des opéra-teurs humains pour des tâches d’assemblage. L’approche permet de prendre en considération divers paramètres tels que : l’attention de l’opérateur, la prise en compte des compétences de l’opérateur par le robot pour une meilleure gestion des tâches et plusieurs données collectées par des capteurs pour une représentation de l’environnement de travail. En effet, la connaissance des compétences des membres d’une même équipe est importante pour mener à bien les tâches.

[142] a évoqué la complexité pour un humain non expert à travailler en

équipe avec un groupe de robots. Ainsi, un agent intelligent fournissant des conseils aux opérateurs humains collaborant avec des robots est développé.